• 제목/요약/키워드: 약물 이상 반응 사전

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BERT+ 알고리즘 기반 약물 리뷰를 활용한 약물 이상 반응 탐지 (Detection of Adverse Drug Reactions Using Drug Reviews with BERT+ Algorithm)

  • 허은영;정현정;김현희
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제10권11호
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    • pp.465-472
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    • 2021
  • 본 논문에서는 약물의 시판 후 이상 반응을 모니터링하기 위해 약물 리뷰 데이터로부터 약물 이상 반응을 탐지할 수 있는 방법을 제시하였다. 부정적인 약물 리뷰는 주로 약물 이상 반응을 언급하고 있다는 점을 고려하여 약물 리뷰들을 감성 분석하여 부정 리뷰를 추출하고, 부정 리뷰에 사전 기반 추출과 개체명 인식 기법을 적용하여 약물 이상 반응을 탐지하였다. 제안하는 BERT+ 알고리즘으로 부정 리뷰를 판별한 다음, MedDRA 표준 의학 용어 사전을 활용해 이상 반응 단어를 찾고, 개체명 인식 기법을 사용하여 구로 표현된 이상 반응 표현을 탐지하였다. 실험을 위해 비스테로이드성 소염진통제 세 종류의 약물 리뷰를 약물 리뷰 사이트로부터 수집하여 테스트하였으며, 실험 결과는 약물 리뷰를 통한 약물 이상 반응 탐지가 현재의 약물 감시 체계의 한계점을 보완할 수 있음을 보여준다.

개체명 인식과 키워드 네트워크 분석을 활용한 약물 이상 반응 탐지 시스템 개발 (Development of Detection of Adverse Drug Reactions based on Named Entity Recognition and Keyword Network Analysis)

  • 이채연;김현희
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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    • pp.670-672
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    • 2023
  • 본 논문에서는 소셜 미디어 약물 리뷰 데이터로부터 약물 이상 반응을 탐지하는 모델인 FC-BERT 를 기반으로 소셜 네트워크 분석을 활용하여 웹 애플리케이션을 구현하였다. FC-BERT 모델을 거쳐 나온 개체명 인식 결과 중에 같은 의미를 가진 서로 다른 약물 이상 반응 표현들을 MedDRA 부작용 사전을 참고하여 하나의 MedDRA 용어로 표준화하여 매핑했다. 해당 결과에 소셜 네트워크 분석 기법을 적용하여 생성한 상위 15 개의 ADR 동시 출현 그래프를 상위 30 개의 워드 클라우드와 함께 시각화하여 보여주는 웹 애플리케이션을 개발했다. 동시 출현 그래프는 가장 많은 리뷰에서 동시에 나타나는 ADR 쌍을 보여준다. 본 논문에서 제안한 웹 애플리케이션은 사람마다 다르게 나타나는 다양한 약물 이상 반응을 사용자에게 좀 더 접근성이 좋게 제공할 수 있을 것으로 보인다.

베이지안 포아송 모형을 적용한 자기-대조 환자군 연구에서의 약물상호작용 위험도 분석 (A Bayesian Poisson model for analyzing adverse drug reaction in self-controlled case series studies)

  • 이은채;황범석
    • 응용통계연구
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    • 제33권2호
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    • pp.203-213
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    • 2020
  • 자기-대조 환자군(self-controlled case series; SCCS) 연구는 별도의 대조군 없이 환자의 비노출기간을 대조기간으로 설정하여 노출기간에 대한 상대적인 발생 위험도를 측정하는 역학 연구의 한 방법이다. 이 방법은 대조군을 선정할 때 발생하는 편의를 최소화할 수 있는 장점이 있어서 약물 복용 후 이상반응 발생 위험도를 측정하기 위한 방법으로 전통적으로 많이 사용되어왔다. 본 연구는 SCCS 연구를 바탕으로 두 개 이상의 약물을 동시에 사용했을 때 그 부작용의 위험이 어떻게 증가하는지 살펴보고자 한다. 마약성 진통제 유사체인 tramadol과 다빈도 병용 약물 간 약물상호작용에 대해 조건부 포아송 모형을 가정하고 분석하였다. 이때 베이지안 추론법을 사용하여 최대가능도추정량이 지니고 있는 과대적합 문제를 해결하며, 사전분포의 민감도를 측정하기 위해 정규 사전분포와 라플라스 사전분포를 가정하여 모형화하였다.